種圖家：食用菌數字化工廠生產輔助平臺

時間：2023-06-05

作者：三亞博瑞源科技有限公司

詞條
詞條說明
食用菌菌絲表型分析儀助力行業育種發展
常規育種曾對我國作物生產做出重大貢獻，但其預見性差、周期長的缺點正不斷凸顯。新的增產技術途徑亟需被利用，生物育種是較佳選擇。生物育種有助于培育高產優質、多抗高效和具有優質功能的品種，進而有助于**食品安全、生態安全和健康安全。比如食用菌育種中菌絲表型獲取，傳統獲取方式為尺子量、一桿秤測重，此方式難免出現測量數據的誤差以及主觀意識主導，而使用基于深度學習技術結合智能技術開發的食用菌菌絲表型分析儀器，
”大數據“讓食用菌產業越來越智能化
在互聯網新時代如果沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。大數據正在不斷滲透至各個行業，乃至我們日常生活的點點滴滴，我們通過數據的搜集、處理、分析，可以較加科學性的得出一些意識和思維無法得出的結論。例如，在電商行業中，利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利于精細社會大生產；在傳統領域大數據同樣將發揮巨大作用，比如幫助農業根據環境氣候土壤作物狀況進行**
【食用菌育種】育種中常用的高通量表型分析儀
傳統食用菌育種技術涉及繁瑣的選育過程，較端氣候環境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監測作物對環境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種，推進數字食用菌產業的發展”。快速育種是人工模擬自然環境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術，其與經典育種技術的結合能夠產生具有較高遺傳增益和產量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種
使用深度學習技術從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗
深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面**的效果，遠遠**過先前相關技術。比如，在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展